This paper described the positioning algorithm of partial discharge in insulation oil by acoustic method for the application of an on-line diagnosis in oil-immersed transformers. In the experiment, five AE sensors having the resonant frequency of 150 kHz were used, and a signal conditioner was fabricated. A needle-plane electrode system which is composed of a needle with a curvature radius of $10{\mu}m$ and a plane electrode with a diameter of 60 mm was installed to simulate partial discharges in insulation oil. From the time difference of arrival (TOA) of acoustic signal, we calculated the location of partial discharge in insulation oil. In the experiment, an algorithm of positioning of PD occurrence by the time difference of arrival was proposed. From the experimental results, the positioning error of PD calculated by three AE sensors was within 4%.
Since partial discharges in power transformers weaken their insulation performance the detection of partial discharge is very important for prevention of fatal incidents. This study describes use of electromagnetic coupler for measurement of partial discharge of transformers. Spiral antennas of which bandwidth is 0.5GHz to 3GHz were used as coupler and setup in chamber for partial discharge tests. Test results showed that outputamplitudes are increased with PD increase and frequencies of signal measured by these antennas are mostly distributed below about 800MHz.
The insulation of cable which used for Ultra-High Voltage(UHV) underground power transmission requires excellent insulation capability for high voltage. The typical insulation materials are used XLPE, EPR, etc, but insulation efficiency of these is affected by void or alien substances, existed at the inside of insulators. In this paper, the partial discharge patterns of the defects within insulation cable are observed and analyzed. In this test, void, fiber and metal inclusions which possibly exist in cables, are simulated and investigated the patterns of partial discharges for each models Also the relations between calculated field strength and the insulation breakdown voltage. The experiment shows distinct partial discharge patterns in accordance with the kinds of defects within Insulation cable.
Hapeez, Mohammad Shukri;Hamzah, Ngah Ramzi;Hashim, Habibah;Abidin, Ahmad Farid
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권1호
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pp.259-267
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2014
This paper presents a simple, consistent and reliable technique to identify detected partial discharges (PD) using an acoustic ultrasonic method. A new reliable algorithm named 'Simple Partial Discharge Identifier' (SPDI) is proposed to perform identification process of the detected ultrasonic signals of PD. Experimental works based on recommended practices were setup and the ultrasonic signals of the PD were recorded. The PD data is then employed as the reference data. The SPDI developed has been tested against commonly used models in Neural Network (NN). Results from the SPDI algorithm shows more reliable results compared to NN models results. Comparison made on the mean square error (MSE) results shows SPDI produces the desired outcome with lower MSE in 97.17% of trials. Low error of SPDI indicates a high reliability to be applied in the identification of PD.
Recently, the HFPD measurement testing is widely used in partial discharge measurement of HV machines because HFPD measurement testing receives less influence of external noise and has a merit of good sensitivity. Also HFPD testing is able to offer the judgement standard of degradation level of HV machine and can detect discharge signals in live-line. Therefore it is very useful method compare to previous conventional PD testing method and effective diagnosis method in power transformer that requires live-line diagnosis. But partial discharges have very complex characteristics of discharge pattern so it is required continuous research to development of precise analysis method. In recent, the study of partial discharge is carrying out discover of initial defect of power equipment through condition diagnosis and system development of degradation diagnosis using HFPD(High Frequency Partial Discharge) detection. In this study, simulated transformer is manufactured and HFPD occurred from transformer is measured with broad band antenna in real time, the degradation grade of transformer is analyzed through produced patterns in simulated transformer according to applied voltages.
The partial discharge testing is widely used in insulation property measurement because it gives low stress to high voltage equipment which is undertaken tests. Therefore it is very useful method compare to previous destructive methods and effective diagnosis method in power transformer that requires live-line diagnosis. But partial discharges have very complex characteristics of discharge pattern so it is required continuous research to development of precise analysis method. In recent, the study of partial discharge is carrying out discover of initial defect of power equipment through condition diagnosis and system development of degradation diagnosis using HFPD(High Frequency Partial Discharge) detection. In this study, simulated transformer is manufactured and HFPD occurred from transformer is measured with broad band antenna in real time, the degradation grade of transformer is analyzed through produced patterns in simulated transformer according to applied voltages.
The partial discharge testing is widely used in insulation property measurement because it gives low stress to high voltage equipment which is undertaken tests. Therefore it is very useful method compare to previous destructive methods and effective diagnosis method in power transformer that requires on-line & on-site diagnosis. But partial discharges have very complex characteristics of discharge pattern so it is required continuous research to development of precise analysis method. In recent, the study of partial discharge is carrying out discover of initial defect of power equipment through condition diagnosis and system development of degradation diagnosis using HFPD(High Frequency Partial Discharge) detection. In this study, simulated transformer is manufactured and PD/HFPD occurred from transformer is measured with broad band antenna in real time, the degradation grade of transformer is analyzed through produced patterns in simulated transformer according to applied voltages.
This study deals with various neural network algorithms for the on-site partial discharge pattern recognition. For the purpose, the pattern recognition has been carried out on partial discharge data for the typical artificial defect using 9 different neural network models. In order to enhance on-site applicability, artificial defects were installed in the insulation joint box of extra-high voltage xLPE cables and partial discharges were measured by use of the metal foil sensor and a HFCT as a sensor. As the result, it is found out that the accuracy of pattern recognition could be enhanced through the application of the Sigmoid function, the Momentum algorithm and the Genetic algorism on the artificial neural networks. Although Multilayer Perceptron (MLP) algorism showed the best result among 9 neural network algorisms, it is thought that more researches on others would be needed in consideration of on-site application.
Detection and localization of partial discharge are considered critical techniques for estimating the lifetimes of power cables. High-frequency current transformers (HFCTs) are commonly used for the detection of partial discharge in high-voltage alternating current (HVAC) power cables; however, their applicability is compromised by the limitations of the installation locations. HFCTs are typically installed in cable terminals or insulation joint boxes because HVACs induce strong time-varying magnetic fields around the cables, saturating the ferromagnetic materials in the HFCTs. Therefore, partial discharges near the installation locations can be detected. In this study, the feasibility of partial discharge detection using a HFCT was investigated for high-voltage direct current (HVDC) cables. We demonstrated that the HFCT could be installed at any location in the HVDC power cable to monitor partial discharge along the entire cable length. Furthermore, we showed that the HFCT could detect the location of partial discharge with high accuracy.
In this study, PD(partial discharge) signals which occurrs at stator coil of traction Motor are acquired. these data are used for classifying the PD sources. W(Neural Network) has recently applied to classify the PB pattern. The PD data are used for the learning process to classify PD sources. The PD data come from normal specimen and defective specimens such as internal void discharges, slot discharges and surface discharges. PD distribution parameters are calculated from a set of the data, which is used to realize diagnostic algorithm. NN which applies distribution parameters is useful to classify the PD patterns of defective sources generating in stator coil of traction motor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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